Attention Model has now become an important concept in neural networks that has been researched within diverse application domains. This survey provides a structured and comprehensive overview of the developments in modeling attention. In particular, we propose a taxonomy which groups existing techniques into coherent categories. We review the different neural architectures in which attention has been incorporated, and also show how attention improves interpretability of neural models. Finally, we discuss some applications in which modeling attention has a significant impact. We hope this survey will provide a succinct introduction to attention models and guide practitioners while developing approaches for their applications.


翻译:关注模式现已成为神经网络中的一个重要概念,已经在不同应用领域进行了研究,该调查对模拟关注方面的动态进行了有条理和全面的概述,特别是,我们建议了一种分类法,将现有技术分为连贯的类别;我们审查了将关注纳入其中的不同神经结构,并表明注意如何改善神经模型的解释性;最后,我们讨论了一些模型关注产生重大影响的应用。我们希望这一调查将简要介绍关注模式,指导从业人员制定应用方法。

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Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近,如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。下图表示了attention研究进展的大概趋势。
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